引言

随着人工智能技术的快速发展，DeepSeek模型在医疗健康领域展现出巨大潜力。特别是在心电图（ECG/EKG）识别任务中，DeepSeek能够高效、准确地解析心电信号，辅助医生进行心律失常、心肌缺血等疾病的早期筛查。

技术原理

DeepSeek基于Transformer架构，结合大规模医学文本与心电波形数据进行预训练，并通过指令微调和人类反馈强化学习（RLHF）优化输出。其多头潜在注意力机制（MLA）能有效捕捉心电图中的长程依赖关系，实现对复杂心律模式的精准识别。

应用场景

DeepSeek可集成于远程心电监测设备、智能穿戴产品及医院信息系统中，支持实时心电分析、异常预警与报告生成，显著提升基层医疗机构的诊断能力，同时减轻专业医师负担。

未来展望

尽管当前DeepSeek在心电识别方面已取得良好效果，未来仍需在数据隐私保护、模型可解释性及多中心临床验证等方面持续优化，以推动AI真正落地于临床实践。